需要予測をする理由とは？精度を高めるポイントや活用例も解説！

需要予測は、企業の成長に欠かせない要素のひとつです。しかし、需要変動の予測は難しく、精度が上がらず苦労している企業様もいるのではないでしょうか。

この記事では、需要予測の基本とやり方、代表的な予測手法を解説します。予測精度を高めるポイントも紹介しているので、改善に向けて必要な項目を整理できるでしょう。

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需要予測に関する基本知識

ビジネスの成功には、市場の需要を正確に把握し、製品またはサービスの安定供給が不可欠です。需要の変動を捉えられずに在庫が不足すると機会損失につながり、需要に対して過剰な在庫を抱えるとコストが増加します。

そのため、企業の事業運営や競争力強化には高精度の需要予測が必要です。今後のビジネス展開を見据え、需要予測の重要性と予測内容の十分な把握が肝要です。

需要予測とは

あらゆるビジネスは、市場の需要と供給のバランスによって成り立ちます。需要が変動する主な原因は、季節や社会情勢です。旅行関連の鉄道や宿泊施設などでは、繁忙期とその他の時期で需要が大きく異なります。

このような需要の変動を正確に予測し、ビジネスの最適化を図るのは、成長のために重要な要素です。需要予測を行うことで、製品やサービスの供給を安定化し、在庫不足や過剰な在庫によるコスト増加を防止します。

企業の成長とビジネス競争力の強化

企業が成長するには、市場での競争力を強化し、競合よりも優位に立つ必要があります。その実現には、精度の高い需要予測を基にした戦略立案が重要です。

需要予測の精度が悪い場合、「需要が急増する時期に在庫不足で販売機会を逃す」「需要がない時期に過剰に在庫を抱えてコストが増加する」など、事業に悪影響を及ぼします。

精度の高い需要予測で生産や在庫を最適化すれば、販売機会の増加による売り上げの増加と在庫管理コストの低減により、利益アップにつながるでしょう。また、増加した収益を新しい製品開発やマーケティングに投入すれば、競争力も向上します。

需要予測に必要な2種類のデータ

需要予測を行うには、「過去の需要実績」と「外部要因」の2種類のデータが必要です。過去の需要実績は自社が保有するデータで、以下の表に示すような項目が含まれます。

外部要因データは、自社でコントロールできない要因の情報です。例えば、以下のような項目があります。

外部要因のデータは、自社では入手困難なケースもあります。その場合は、調査会社の調査レポートなどを活用しましょう。

【業種別】需要予測の活用例

需要予測は、製造業をはじめさまざまな業種が活用しています。しかし、利益につなげるためには需要に見合う供給ができるよう、予測精度の向上が必要です。

ここでは、需要予測と精度向上に積極的に取り組む4つの業界と、それぞれの活用例を紹介します。

タクシー業

タクシー業界では、AIを用いた需要予測の実証実験を行っています。ドライバーの経験や勘に頼る運用よりも、需要予測を活用したほうがドライバー1人当たりの売り上げがアップするとの結果が出ました。

このシステムでは、携帯電話ネットワークを利用した人口統計データや、タクシーの運行データなどを入手し、AIがタクシー需要の多い地域を自動で予測します。需要の多い地域を重点的に運転できるため、稼働率の改善が可能です。また、需要のない地域を空車のまま走り続けることによる、燃料や時間の浪費も低減できます。

飲食業

飲食業での課題は、食材の発注や管理に多大な労力がかかることです。ある飲食チェーンでは、AIを搭載したクラウド型の自動発注システムを導入しています。

過去の売り上げ実績を基に、季節・天候に応じた店舗ごとの来客数や各メニューの注文数、売り上げをAIが予測します。この予測にシステム内で管理している各メニューの食材分量情報を組み合わせることで、適切な量の自動発注が可能となりました。

小売業

多品目を仕入れて販売する小売店舗では、発注作業などの業務負荷が課題です。既存の自動発注システムを導入している店舗もありますが、突発的な需要変動などに対応できず、柔軟な対応ができません。

ある企業では、AIがさまざまなデータを基に需要を予測して自動発注するシステムを導入しました。発注業務に費やす時間を削減でき、在庫の削減も達成しています。

予測に基づいて納品タイミングをコントロールし、納品や品出し作業を省力化する計画もあります。

製造業

需要予測は生産計画の作成や、生産量の調整に重要な役割を果たします。製品の在庫数を最低限に抑えながら、注文があった際にすぐに出荷できる体制が必要です。

需要予測は、売り上げや在庫などのデータを基に行います。在庫管理システムの情報から在庫の推移を予測する方法など、予測方法は企業によりさまざまです。

在庫情報を迅速に収集するために、製品ひとつひとつにRFIDタグを付けてリアルタイムで数量を把握するなど、精度向上に向けた取り組みもあります。

企業が需要予測をする3つのメリット

正確な需要予測は、企業が利益拡大を達成するために不可欠な要素です。将来の需要を予測するのは困難ですが、予測を活用しない場合に比べてメリットがあります。ここでは、需要予測を行う3つのメリットを紹介します。

業務の属人化を防ぐ

過去の実績などのデータに基づく需要予測は、属人化の防止に役立ちます。

業務が特定の従業員の経験や勘に依存すると、個人が持つ知識や技術を共有・継承できません。担当者ごとにスキルや判断基準にばらつきが生じ、業務効率やアウトプットの質も安定しません。需要変動を捉えきれない場合、事業に悪影響を与える可能性もあります。

あらかじめ定めた手順で需要予測を行えば、個人のスキルに依存せず安定した精度の予測結果を利用できます。

在庫管理の適正化が可能になる

在庫の適正管理は利益の最大化に必要な要素で、実現するには精度の高い需要予測が不可欠です。将来の需要を不正確に捉えていると、生産計画の妥当性は低下するでしょう。

需要を考慮しない生産により、「過剰在庫が発生してコストが増加する」「在庫が不足して注文に応えられない」などの問題が生じます。

データに基づく需要予測により生産計画と在庫の最適化ができ、過剰在庫の防止と欠品による販売機会の損失を回避できます。

適切な人員配置が可能になる

需要を予測する業務では、過去の実績データや外部要因の情報を収集して整理するだけでも多くの時間が必要です。需要予測手順の標準化・自動化などにより省力化できれば、担当者を別の業務に配置できます。

現場での豊富な経験や知識を持った従業員は企業にとって貴重な戦力です。より優先度の高い業務に配置すれば、生産性向上につながります。自動化できる業務をツールに任せることで、最適な人員配置が可能になるでしょう。

需要予測のやり方

需要を予測する方法は複数あり、企業の業種や状況によって最適な方法は異なります。予測には過去の実績や外部要因データなど多数の情報を利用するため、Excelなどのツールを使うと効率的です。ここでは、需要予測を行う4つの方法を紹介します。

市場調査による予測

本格的な製品発売の前に、ターゲット層に属する顧客にアンケート調査やマーケットテストを行い、需要を予測する方法があります。

例えば、30代男性をターゲットにしたサプリメントの需要を予測する場合、該当する潜在顧客にアプローチして質問への回答を依頼します。

アンケート作成などの準備、必要な回答数（サンプル数）の収集、結果の解析など需要を予測するまでに時間と費用がかかる点に注意が必要です。

Excel関数による需要予測

需要予測にExcelの関数を活用できます。日常的にデータの管理やグラフ作成などでExcelの操作に慣れている人も多く、追加コストやトレーニングが不要な点はメリットです。

予測に使う関数には、単回帰分析で予測値を算出する「FORECAST関数」、重回帰分析を用いる「TREND関数」などがあります。

Excel 2016以降のバージョンでは「予測シート」機能も利用可能です。過去の履歴データを基に自動的に予測値を算出し、グラフも作成します。

AIによる需要予測

高精度な需要予測を行うには、AIの活用も選択肢のひとつです。AIは、複雑なパターンを大量のデータの中から見つけ出し、高い精度で将来の需要を予測します。需要に影響する要因が多いとExcelでは対応できませんが、AIは可能です。

入力データは、AIモデルが処理できる形に変換する必要があります。また、AIモデルが出力する予測値の正確性も事前検証が必要です。AIの知識を持つ専門家が必要なケースもあります。

システムによる需要予測

需要予測システムは、過去のデータをはじめとした多様なデータソースとアルゴリズムにより、需要を予測する専用ツールです。AIを搭載したシステムもあり、高度な需要予測が可能です。

需要予測システムにはさまざまな特徴を持った製品があります。自社に適したシステムを選ぶには、以下の2点に注目しましょう。

・AI技術を搭載しているか
・導入サポートは充実しているか

需要予測システムの導入には、他のシステムとの連携やAIモデルの調整など高度な知識を持った専門家のサポートが必要です。

代表的な需要予測の手法一覧

需要を予測するための代表的な計算手法を5つ紹介します。

需要予測の精度を高めるポイント

十分な精度の需要予測ができなければ、事業に悪影響を及ぼしかねません。予測と実際の需要に大きな隔たりが生じると無駄なコストが発生し、機会損失も増える可能性があるためです。ここでは、需要予測の精度を高める2つのポイントを紹介します。

良質なデータを用いる

精度の高い予測には、入力として用いるデータの質が重要です。需要に影響する要因を多く含むデータを用意しましょう。

AIは、膨大なデータの中から需要に影響する要因やパターンを見つけて予測に役立てます。降水量など天候の要因が製品の販売数に影響しているとすれば、過去の販売実績と共に降水量データが必要です。

短期間のデータではなく、長期間のデータを用意すると予測精度は向上します。7月の需要を予測する際には、5月と6月の実績値を利用するよりも、過去3年間の月ごとの実績値を用いるほうが精度の高い結果となるでしょう。

外れる可能性も認識する

需要予測は、過去の実績を基にした予測値です。将来の正確な需要を事前に知ることは、たとえAIを使っても不可能です。自然災害などの予測不能な出来事が発生すれば予測が大きく外れることもあるため、需要予測は外れることもあると認識しましょう。

予測と実績値に隔たりがあっても失敗ではありません。想定外の需要があったときに、リスクを最小限に抑えられます。また、隔たりの要因を突き止めることで将来の予測がより高精度になります。担当者による予測でもAIによる予測でも、経験（学習）を強化するほど精度は向上するでしょう。

『UMWEL』はノーコードAIだから需要予測が簡単！

AIは需要予測が得意で、人間よりも高精度な予測を可能にします。どのような製品を導入したらよいか、悩む企業様も多いのではないでしょうか。

一口にAIといっても利用するAIモデルは製品によって異なり、どの製品が最適かを簡単に判断できません。TRYETINGの『UMWELT』は、需要予測機能を搭載したノーコードAIツールです。ここでは、UMWELTの特徴を紹介します。

運用支援でAI人材がいなくても安心

一般的にAIを利用するには、インプットとなるさまざまなデータの前処理が必要です。ファイル形式や表の構造が異なるデータを、AIが適用できる形に整形しなければなりません。

また、どのAIモデルを用いて予測したらよいか、結果が妥当であるかなどの検討作業には専門家が不可欠です。

UMWELTであれば、プログラミング不要でAI機能を使った需要予測が行えます。高度なデータ処理だけでなく、専門知識も必要ありません。導入検討から効果検証までのプロセスでは、専門家によるサポートを提供します。

UMWELTを使った需要予測事例

化粧品通販を展開するオルビス様は、BtoB事業への参入や海外展開を図る中で需要予測・在庫管理の仕組みを変える必要がありました。従来のシステムでは対応できなかったBtoB商材の需要予測を、UMWELTで実現しています。

UMWELTで得た需要予測・在庫管理の実績を基に、将来的には現場のデータから新商品を予測する取り組みを検討しています。

（参考：『UMWELT導入事例｜TRYETING』）　

まとめ

高精度な需要予測は、企業が市場競争力を強化し、利益を伸ばすために必要な要素です。将来の需要を正確に当てることは不可能ですが、過去の実績や外部要因を基に予測精度の向上を図ることは可能でしょう。

しかし、膨大なデータの処理や最適なAIモデルの選択、システムの運用管理など、難易度が高いのも事実です。

UMWELTは、専門知識を必要とせずにAI予測機能を利用できます。需要予測などの業務を自動化でき、生産性向上にも役立つツールです。新たに需要予測に取り組みたい、予測精度を高めて利益拡大を図りたい企業様は、ぜひTRYETINGにご相談ください。